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- 一文聊聊ADAS系统传感器应该如何布置
- 本文首先介绍传感器布置策略在高级驾驶辅助系统中的重要性，提出高级驾驶辅助系统传感器种类，包含前视智能摄像头、前向和侧向毫米波雷达（77GHz/22GHz）、超声波雷达以及环视摄像头，简要阐述各传感器性能特点。然后，以目前某量产供应商方案为例，详细介绍不同传感器性能参数，包括探测距离、探测范围和对外部布置环境的要求。介绍不同传感器独自搭载车辆上可实现的功能和对不同驾驶辅助级别、不同功能组合下的不同传感器的融合策略。最后，介绍如何将不同传感器合理安装到车辆上，根据需要达到的性能要求和探测范围冗余性，提出具
- 730天前 驾驶 辅助 0
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- 用Meta「分割一切」搞定一切关系，唱跳偷袭效果拔群！NTU等提出全新RAM模型
- 本月初，Meta推出的「分割一切」模型可谓是震撼了整个CV圈。这几天，一款名为「Relate-Anything-Model（RAM）」的机器学习模型横空出世。它赋予了SegmentAnythingModel（SAM）识别不同视觉概念之间的各种视觉关系的能力。据了解，该模型由南洋理工大学MMLab团队和伦敦国王学院和同济大学的VisCom实验室的同学利用闲暇时间合作开发。演示地址：https://huggingface.co/spaces/mmlab-ntu/relate-anything-model代码地
- 730天前 模型 AI 0
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- 最新的目标检测的深度架构 参数少一半、速度快3倍+
- 简要介绍研究作者提出了MatrixNet(xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。因此，xNets提供了一种尺寸和纵横比感知结构。研究者利用xNets增强基于关键点的目标检测。新的的架构实现了比任何其他单镜头检测器的时效性高，具有47.8的mAP在MSCOCO数据集，同时使用了一半的参数而且相比于第二好框架，其在训练上快了3倍。简单结果展示上图所示，xNet的参数及效率要远远超过其它模型。其中FS
- 730天前 架构 深度 目标检测 0
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- 云端构建机器学习平台的几个优秀实践
- 译者|布加迪审校|孙淑娟大多数人都熟悉iOS、Windows和AWS等主要的技术平台。平台本质上是一组技术，以充当构建、贡献、试验和扩展其他应用程序的基础。它们带来了当今许多先进的技术能力和尖端的客户体验。为了跟上大数据、人工智能和机器学习带来的技术能力具有的规模和复杂性，许多公司在自行开发复杂的内部平台。事实上Gartner预测，到2025年，云原生平台将成为超过95%的新数字化计划的基础，高于2021年的不到40%。根据我的经验，企业技术平台具有变革性：它们使跨职能部门的团队能够快速测试、启
- 730天前 人工智能 机器学习 平台 0
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- 一文带你通俗易懂地理解自动驾驶
- 从自动驾驶的架构出发往往最能够理解自动驾驶的原理，大众对自动驾驶最浅显易懂的理解就是感知，决策，执行。所有机器人都是这样的架构。感知回答周围有什么的问题，类似人的眼睛，耳朵。通过摄像头，雷达，地图等手段获得周围障碍物和道路的信息。决策回答我要如何做的问题，类似大脑。通过分析感知得来的信息，生成路径和车速。执行则类似于手脚，将决策获得信息转化成刹车、油门和转向信号，控制车辆按照预期行驶。接下来我们深入一层，问题开始有一些复杂。我们在日常生活中可能会直觉的认为，我每时每刻在根据当下眼睛看到信息决定我下一步
- 730天前 自动驾驶 0
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- 专为决策树打造，新加坡国立大学&清华大学联合提出快速安全的联邦学习新系统
- 联邦学习是机器学习中一个非常火热的领域，指多方在不传递数据的情况下共同训练模型。随着联邦学习的发展，联邦学习系统也层出不穷，例如FATE,FedML,PaddleFL,TensorFlow-Federated等等。然而，大部分联邦学习系统不支持树模型的联邦学习训练。相比于神经网络，树模型具有训练快，可解释性强，适合表格型数据的特点。树模型在金融，医疗，互联网等领域有广泛的应用场景，比如用来做广告推荐、股票预测等等。决策树的代表性模型为GradientBoostingDecisionTre
- 730天前 算法 决策树 0
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- 人们不知道人工智能能做的十项任务
- 人工智能如今可以完成的任务数不胜数，只要人类能够创造性地想出应用人工智能技术的方法。考虑到这一点，人们可能永远没有想到有些任务人工智能能够执行。人们可以深入研究以他们没有意识到的方式通过人工智能改善工作和生活的具体方式。人工智能是如何工作的?基本上，人工智能只是通过编写程序并使用原始数据点进行训练，以执行某些任务。除了这个简单的定义，人工智能还有很多东西要研究，但这是一个很好的起点。这些人工智能程序有两种主要的训练类型：机器学习和深度学习模型。机器学习是一种训练计算机从结构化数据中学习的方法，而不需要明确
- 730天前 人工智能 系统 市场 0
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- 泰凡科技王林：图数据库——通往认知智能的新途径
- 嘉宾|王林整理|张锋策划|徐杰承人工智能有两个比较大的派系：理性主义和经验主义。但在真实的工业级产品中这两种派系是相辅相成的。如何在这种模型黑盒里引入更多的可控性，更多的知识，需要将知识图谱这样一种承载了符号化的知识应用起来。日前，在51CTO主办的在WOT全球技术创新大会上，泰凡科技CTO王林博士为广大参会者带来了专题演进《图数据库：通往认知智能的新途径》，重点介绍了图数据库模型的历史与演进；图数据库实现认知智能的重要途径，以及在OpenGauss上进行的图数据库设计与实践经验。现将演讲内
- 730天前 人工智能 知识图谱 图数据库 0
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- 这段音频火爆外网！文字、图片一键生成逼真音效，音频界AIGC来了
- 近期AIGC如同上了热搜一般，火热程度居高不下，当然除了名头格外响亮，突破也是绝对斐然：输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是3D模型，你说意不意外？但在音频音效的领域，AIGC的福利似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本-音频对数据，同时长时波形建模还有诸多困难。为了解决上述困难，浙江大学与北京大学联合火山语音，共同提出了一款创新的、文本到音频的生成系统，即Make-An-Audio。其可以将自然语言描述作为输入，而且是任意模态（例如文本、音频、图像、视频等）均可，同
- 730天前 AI 技术 0
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- 百度文心一言在国产模型中倒数？我看懵了
- 夕小瑶科技说原创作者|卖萌酱最近几天，我们公众号的社群在纷纷转发一张名为SuperClue评测的截图。科大讯飞甚至在官号进行了宣传：由于讯飞星火大模型刚发布，笔者玩的少，它是不是真的是国产最强这个笔者不敢下结论。但在该评测截图中，当下国产模型中热度最高的百度文心一言竟然连一个小型的学术开源模型ChatGLM-6B都打不过。这不仅与笔者自己的使用体验严重不符，而且在我们的专业NLP技术社群中，大家也纷纷表示一脸懵逼：好奇之下，笔者去这个superclue榜单的github，想看看这个测评结论是怎么得出来的：
- 730天前 模型 百度 文心 0
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